版本 导入Scanpy, 其版本为'1.9.1'，如果你看到的源码和下文有差异，其可能是由于版本差异。 import scanpy as sc sc.__version__ #'1.9.1' 功能 函数pp.highly_variable_genes其源代码在scanpy/preprocessing/_highly_variable_genes.py 其主要功能寻找高变基因。当前函数内置了3
版本 导入Scanpy, 其版本为'1.9.1'。 import scanpy as sc sc.__version__ #'1.9.1' 功能 函数tl.score_genes_cell_cycle用给定S phase 和 G2M phase的两个基因集，计算打分，然后根据得分分配细胞phase， 其源代码在scanpy/tools/_score_genes.py 关于打分细节，见上一篇https://www.
历史分析： pathway是一个不得不研究的主体，比如我们的paper就给很多GO pathway的基因打分了，很简单就是一个求均值。 关于complex的活性打分，就得使用几何平均，因为缺失任何一个都会导致complex失活。 现有工具： AUCell allows to identify cells with active gene sets (e.g.
常见的单细胞转录组图形基本都包含，用起来也比较方便，很适合不擅长生信分析的人来做数据探索。对于做分析的人来讲，这样一个网页工具也降低了和非分析合作者的沟通成本。 该工具2019年发表在Bioinformatics，文献标题"Cerebro: interactive visualization of scRNA-seq data".
重点单词： determine v.确定，查明，决定 align v.平行 ，使一致 ，排成一条线 ，调整 score v.评分， 计分 matter n.事情，问题 ， 情况 as a matter of fact n. 事实上 optimal adj.最佳的，最优的。 match v.匹配 ，符合 ，使一致 ，比得上， 满足 n. 比赛 ， 敌手 火柴 minus n . 减号
使用贪心算法解决基因拼接（Gene Assembly）问题： 贪心算法一般按如下步骤进行： ①建立数学模型来描述问题 。 ②把求解的问题分成若干个子问题 。 ③对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解 。 ④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解 实验内容： 一、实验目的 练习使
【UCSC Genome Browser 大乱炖】Genes and Gene Predictions - GENCODE GENCODE 是Sanger研究院维护的基因组功能注释数据库（https://www.gencodegenes.org），UCSC浏览器整合了这一数据库，方便研究人员对基因信息进行研究。 GENECODE 配置信息 点击GENCODE v32可以对显示参数进行
好好学习，天天向上 目录 今天带给大家一个敲流弊的东西，那就是耳熟能详的遗传算法。咳咳，事先请大家准备好课本哈，就是高中学的那本生物必修２。 本文目录 01遗传算法定义 02生物学术语 03问题导入 04大体实现 05具体细节 06代码实现 字数 6739 字 阅读 预计阅读时间20分钟 01
使用Java模拟达尔文进化论中物竞天择的过程： 分为三个部分： 第一步：初始化族群 第二步：选择 第三步：繁殖 结果展示： 族群类： import java.util.ArrayList; import java.util.Random; /** * @Auther: wdq * @Date: 2021/4/18 21:11 * @Description: */ public class Population {
仍然是两年前的笔记 1. prepare-reference 如果用RSEM对比对后的bam进行转录本定量，则在比对过程中要确保比对用到的索引是由rsem-prepare-reference产生的。 ~/software/rsem/rsem-prepare-reference \ --transcript-to-gene-map ~/project/RNA-seq/ref_cds/gene_transcrip
学习笔记，仅供参考，有错必究 文章目录 Biclustering of gene expression data based on related genes and conditions extraction 摘要 介绍 对缺失数据的估计(略) 双聚类算法 向量相似性度量 基因表达矩阵的预先分类 稳定和不稳定子矩阵中的双聚类类型 提取相关基
Sorted Numbers 我们需要产生一定长度的有序数列，利用GA来求解。 1. engine 其中 genetic.py 的完整代码为： import random import statistics import sys import time def _generate_parent(length, geneSet, get_fitness): genes = [] while len(genes) < length:
做生物信息，遗传发育，分析数据的时候总是要narrow down分析范围，高通量数据尤其是基因表达，在庞大的confounder面前，缩小分析范围是必须的，否则你会一直在混沌中游荡。 看一篇文章：2018 - Identification of genes associated with Hirschsprung disease, based on whole-genome sequen
目前唯一一篇把单细胞测序应用到疾病发育上的高分paper，发表在了CSC上。 参考阅读： 单细胞测序发现帕金森病的关键调节因子 抗癌新药华丽转身 或有助抵御帕金森 首先明确一下概念： 帕金森疾病有一定的遗传因素，本文就是研究可遗传的这部分，GBA基因里的N370S突变会导致帕金森。The maj
SELECT DISTINCT '(select b.risk from rhwl_easy_genes_new_risk b where b.genes_id=a.id and b.disease=''' || b."disease" || ''') as "' || b."disease" || '",' FROM rhwl_eas
题目： 思路： 求两个串的最长公共子序列，则这个最短的串就是给出的两个串的长度和减去最长公共子序列的长度。 状态转移方程： 如果s[i-1]==t[j-1]就有dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1; 否则有dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) dp[i][j]表示从s中选前i个，从t中选前j个字符中最长公共
